공공기관의 유튜브 동영상은 디지털 공공기록물로서 관리 및 보존이 필요하다. 이때 동영상 자체와 동영상을 설명하는 메타데이터도 함께 보존해야한다. 본 연구의 목적은 공공기관이 유튜브에 발행한 동영상을 아카이빙할 때 필요한 핵심 메타데이터 요소를 선정하는 것이다. 이를 위해 NAK 8, PREMIS, ISAD(G), 유튜브 메타데이터를 참조하여 설명, 구조, 관리, 보존, 이용자 참여의 5개 상위 영역, 10개 하위 영역의 메타데이터 요소를 설계하였다. 이후 14명의 전문가를 대상으로 설계한 메타데이터 요소를 검증하였다. 마지막으로 평가 결과에 대한 타당도 검증과 신뢰도 검증을 진행하였다. 타당도와 신뢰도 검증의 기준값을 모두 만족하는 요소는 63개 측정 요소 중 33개 요소로 확인되었다. 해당 요소들을 공공기관 유튜브 동영상 아카이빙을 위한 메타데이터 핵심 요소로 선정하였다.
인터넷과 스마트폰의 발전과 함께 소셜 미디어 공유 사이트인 유튜브도 크게 성장하여 수많은 동영상을 공유하는 사이트가 됐다. 사용자들이 유튜브를 통해 동영상을 공유하면서 소셜 데이터를 만들어내고, 많은 동영상들 중에서 본인의 관심사가 반영된 동영상 추천을 원하게 된다. 본 논문에서는 유튜브 데이터를 이용하여 사용자의 사회적 관계와 유튜브의 특징이 반영된 소셜 카테고리 분류 목록을 기반으로 사용자의 소셜 카테고리를 추출한다. 우리는 좀 더 정확하고 의미있는 추천을 위해 추출된 사용자 소셜 카테고리를 이용한 유튜브 동영상을 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.
본 논문의 목적은 비대면 교육 상황에서 왜 대학생들이 유튜브 중독에 빠지는지를 조사하는 것이다. 이를 위하여 연구모형을 개발한 후, 대학생들을 대상으로 한 설문조사를 실시하였다. 총 113부의 설문 자료로 구조 방정식 모형을 사용한 데이터 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 외로움 정도가 높을수록 유튜브 이용 동기는 높은 것으로 나타났다. 둘째, 시간 보내기와 즐거움 동기가 높을수록 유튜브 중독 정도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유튜브 중독의 한 원인은 시간 보내기 혹은 줄거움 동기의 유튜브 시청이며, 그 대책 중 하나는 외로움을 극복하는 것이라는 시사점이 있다.
음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.
본 연구의 목적은 코로나19 원격 교육 환경에서 대학생들의 외로움과 유튜브 과다사용이 대학생활적응과 어떠한 관계가 있는가를 파악하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 외로움과 유튜브 과다사용이 사회 적응 및 학업 적응에 미치는 영향을 파악하는 연구모형을 개발하였다. 본 논문은 온라인 설문조사를 실시하여 95개의 설문조사 데이터를 최종 분석에 적용하였다. 설문 데이터는 구조 방정식 모형을 사용하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 외로움이 많을수록 대학 사회 적응과 학업 적응이 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 유튜브 과다사용이 많을수록 대학 사회 적응이 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 외로움과 유튜브 과다사용은 대학생활적응을 예측하는 유의한 변인인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 대학생들이 외로움 관리와 유튜브를 사용을 적절하게 할 수 있도록 돕는 환경 조성과 제도적 지원의 필요성을 시사하고 있다.
5G 시대 단말기의 다양화, 고화질 및 몰입형 중심의 SNS 전개로 동영상 중심의 소셜 미디어 패러다임이 계속적으로 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 공공도서관에서 운영되고 있는 유튜브 채널의 운영과 제공 콘텐츠 현황에 대한 분석을 통해 다양한 활용 전략과 방안을 제안하는 데 있다. 본 연구에서는 도서관 유튜브 채널을 개설 및 운영하고 있는 국내의 44개 도서관과 구독자 수 1,000명 이상 도서관 유튜브 채널을 활발하게 활용하고 있는 국외 도서관 12개를 대상으로, 도서관 유튜브 채널의 구독자 수, 조회 수, 비디오 수 데이터 현황, 그리고 콘텐츠 내용과 전달 방식을 조사하였다. 분석 결과를 종합하여, 1) 도서관 유튜브 채널만이 가지는 특수성과 목적성을 확보, 2) 유튜브 채널의 홍보 및 접근성 제고, 3) 공공도서관에서 개설 및 운영하는 유튜브 채널임을 명시, 4) 이용자 친화적인 인터페이스로의 개선, 5) 도서관 전문성과 교육적 콘텐츠를 기획 및 제공, 6) 통합 유튜브 채널의 운영, 7) 이용자 기반 콘텐츠 제공 등의 도서관 유튜브 채널 활용방안을 제안하였다.
본 연구는 소셜미디어인 유튜브의 강박적 사용에 대해 조사하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 성격 특성 관점(호감성, 성실성, 신경성, 외향성, 개방성)과 이용 동기 관점(실용적, 쾌락적, 사회적 동기)을 동시에 고려한 연구모형을 개발하였다. 본 연구를 위해 설문방법을 이용하였고, 분석을 위한 데이터는 165개의 데이터를 적용하였다. 자료의 분석은 구조방정식모형을 사용하였다. 실증분석결과는 첫째, 호감성과 성실성이 높을수록 강박적 유튜브 사용이 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 실용적 이용 동기가 높을수록 강박적 유튜브 사용이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유튜브 이용자들에게 강박적 사용의 위험성을 경고할 뿐만 아니라, 자체 관리 전략을 개발하는데 도움을 준다는 점에서 의미가 있다 하겠다.
현 시대를 유튜브 시대라고 불릴 정도로 유튜브가 큰 인기를 얻고 있다. 동영상 시청자뿐만 아니라 실제 영상 제작자, 즉 유튜버들도 늘어나고 있어 다양한 주제의 컨텐츠들을 이용할 수 있게 되었다. 사용자와 컨텐츠의 수가 증가하면서 정보 선택의 폭은 커지고 있다는 장점을 갖고 있지만 사용자의 필요에 맞는 정보를 골라내기는 더욱 어렵다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 필요로 하는 주제의 채널을 다각도에서 분석하고, 해당 채널의 랭킹을 제공하고자 한다. 채널을 크롤링하고 통계정보인 양적 데이터와 댓글의 은닉 질적 데이터 분석을 통해 채널과 채널 영상의 평균 인지도를 측정한다. 최종적인 사례 연구로써 수치 데이터 통계와 감성분석 결과 기반 사용자에게 영어 학습 채널을 추천하여 시공간에 구애 받지 않는 플립드 러닝 효과의 극대 성을 보인다.
본 연구에서는 S-O-R 프레임워크를 기반으로 개인에 대한 자극(유튜브 채널의 영상 특성, 유튜버 특성, 실시간 방송 특성)이 어떻게 유기체(지각된 유용성, 지각된 즐거움, 사회적 존재감)를 형성하고, 이것이 시청자 반응(지속시청의도, 유료후원의도)에 영향을 미치는지를 유튜브 실시간 방송 환경에서 검증해 보고자 한다. 이를 위해 연구모형 및 가설을 구성하였고, 유튜브 플랫폼의 실시간 방송 채널 서비스 이용자를 대상으로 수집한 369부의 설문자료를 분석하였다. 분석결과, 일부 영상 특성, 유튜버 특성, 실시간 방송 특성이 시청자의 지각된 유용성, 지각된 즐거움, 사회적 존재감에, 더 나아가 지속시청의도, 유료후원의도에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 결론에서 연구결과의 이론적 및 실무적 시사점을 논의하였다.
이 논문은 최근 엄청난 성장을 하고 있는 유튜브의 댓글 중 스팸 댓글을 판별하는 기법을 제안한다. 유튜브에서는 광고를 통한 수익 창출이 가능하기 때문에 인기 동영상에서 자신의 채널이나 동영상을 홍보하거나 영상과 관련 없는 댓글을 남기는 스패머(spammer)들이 나타났다. 유튜브에서는 자체적으로 스팸 댓글을 차단하는 시스템을 운영하고 있지만 여전히 제대로 차단하지 못한 스팸 댓글들이 있다. 따라서, 유튜브 스팸 댓글 판별에 대한 관련 연구들을 살펴 보고 인기 동영상인 싸이, 케이티 페리, LMFAO, 에미넴, 샤키라의 뮤직비디오 댓글 데이터에 6가지 머신러닝 기법(의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 베르누이 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, 선형 커널을 이용한 서포트 벡터 머신, 가우시안 커널을 이용한 서포트 벡터 머신)과 이들을 결합한 앙상블 모델로 스팸 탐지 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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